要屏蔽包含掩盖值的二维数组的行和/或列，请在 NumPy 中使用 np.ma.mask_rowcols() 方法。该函数返回输入数组的修改版本，根据 axis 参数的值进行屏蔽。屏蔽包含掩盖值的二维数组的整行和/或整列。屏蔽行为使用 axis 参数进行选择 - 如果 axis 为 None，则屏蔽行和列。如果 axis 为 0，则仅屏蔽行。如果 axis 为 1 或 -1，则仅屏蔽列。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma 创建一个带 ... 阅读更多

要屏蔽包含掩盖值的二维数组的行和/或列，请在 NumPy 中使用 np.ma.mask_rowcols() 方法。该函数返回输入数组的修改版本，根据 axis 参数的值进行屏蔽。屏蔽包含掩盖值的二维数组的整行和/或整列。屏蔽行为使用 axis 参数进行选择 - 如果 axis 为 None，则屏蔽行和列。如果 axis 为 0，则仅屏蔽行。如果 axis 为 1 或 -1，则仅屏蔽列。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma 创建一个带 ... 阅读更多

要返回两个形状不同的掩盖数组的外积，请在 Python NumPy 中使用 ma.outer() 方法。第一个参数是输入向量。如果输入不是一维的，则会被展平。第二个参数是第二个输入向量。如果输入不是一维的，则会被展平。掩盖数组是标准 numpy.ndarray 和掩盖的组合。掩盖要么是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是布尔值的数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。步骤首先，导入所需的 ... 阅读更多

要比较数组是否大于或等于另一个数组，并返回 True，请在 Python NumPy 中使用 numpy.char.greater_equal() 方法。arr1 和 arr2 是两个相同形状的输入字符串数组。与 numpy.greater_equal 不同，此比较是通过首先从字符串末尾剥离空格字符来执行的。此行为是为了与 numarray 保持向后兼容。numpy.char 模块为 numpy.str_ 或 numpy.bytes_ 类型的数组提供了一组矢量化字符串操作。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 创建两个一维字符串数组 - arr1 = np.array(['Bella', 'Tom', 'John', 'Kate', 'Amy', 'Brad', 'aaa']) arr2 = ... 阅读更多

要返回一个数组，其中数组的元素在长度为 width 的字符串中右对齐，请在 Python NumPy 中使用 numpy.char.rjust() 方法。“width”参数是结果字符串的长度。该函数返回一个 str 或 unicode 类型的输出数组，具体取决于输入类型。numpy.char 模块为 numpy.str_ 或 numpy.bytes_ 类型的数组提供了一组矢量化字符串操作。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np # 创建一个一维字符串数组 arr = np.array(['Tom', 'John', 'Kate', 'Amy', 'Brad']) 显示我们的数组 - print("Array...", arr) 获取数据类型 - print("Array datatype...", arr.dtype) 获取数组的维度 - print("Array ... 阅读更多

要左对齐数组的元素并设置用于填充的字符，请在 Python NumPy 中使用 numpy.char.ljust() 方法。“width”参数是结果字符串的长度。“fillchar”参数是要用于填充的字符。该函数返回一个 str 或 unicode 类型的输出数组，具体取决于输入类型。numpy.char 模块为 numpy.str_ 或 numpy.bytes_ 类型的数组提供了一组矢量化字符串操作。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 创建一个一维字符串数组 - arr = np.array(['Tom', 'John', 'Kate', 'Amy', 'Brad']) 显示我们的数组 - print("Array...", arr) 获取数据类型: - print("Array datatype...", ... 阅读更多

要返回一个数组，其中数组的元素在长度为 width 的字符串中左对齐，请在 Python NumPy 中使用 numpy.char.ljust() 方法。“width”参数是结果字符串的长度。该函数返回一个 str 或 unicode 类型的输出数组，具体取决于输入类型。numpy.char 模块为 numpy.str_ 或 numpy.bytes_ 类型的数组提供了一组矢量化字符串操作。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 创建一个一维字符串数组 - arr = np.array(['Tom', 'John', 'Kate', 'Amy', 'Brad']) 显示我们的数组 - print("Array...", arr) 获取数据类型 - print("Array datatype...", arr.dtype) 获取数组的维度 ... 阅读更多

要比较两个字符串数组是否不相等，并返回 True，请在 Python NumPy 中使用 numpy.char.not_equal() 方法。arr1 和 arr2 是两个相同形状的输入字符串数组。与 numpy.not_equal 不同，此比较是通过首先从字符串末尾剥离空格字符来执行的。此行为是为了与 numarray 保持向后兼容。numpy.char 模块为 numpy.str_ 或 numpy.bytes_ 类型的数组提供了一组矢量化字符串操作。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 创建两个一维字符串数组 - arr1 = np.array(['Bella', 'Tom', 'John', 'Kate', 'Amy', 'Brad']) arr2 = np.array(['Bella', 'Tom', 'Cena', ... 阅读更多

要将 uint8 数组的元素解包到二进制值输出数组中，请在 Python NumPy 中使用 numpy.unpackbits() 方法。结果是二进制值（0 或 1）。输入数组的每个元素都表示一个位字段，该位字段应解包到二进制值输出数组中。输出数组的形状要么是一维（如果 axis 为 None），要么与输入数组的形状相同，并且沿指定的轴进行解包。axis 是执行位解包的维度。None 表示解包扁平化数组。count 参数是沿 axis 解包的元素数量，作为 ... 阅读更多

要将二值数组的元素打包到 uint8 数组中的位中，请在 Python NumPy 中使用 numpy.packbits() 方法。结果通过在末尾插入零位填充到完整的字节。轴使用 axis 参数设置。轴是执行位打包的维度。我们设置了负轴。轴是执行位打包的维度。None 表示打包扁平化数组。bitorder 是输入位的顺序。“big” 将模仿 bin(val)，[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1] ⇒ 3 = 0b00000011，“little” 将... 阅读更多